Submitted by Erika Demachki (erikademachki@gmail.com) on 2014-08-26T18:59:21Z
No. of bitstreams: 2
license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)
Branquinho (2011).pdf: 1481959 bytes, checksum: ddf79d2fa9222fdebd9ddefc24d9cc18 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-08-26T18:59:22Z (GMT). No. of bitstreams: 2
license_rdf: 23148 bytes, checksum: 9da0b6dfac957114c6a7714714b86306 (MD5)
Branquinho (2011).pdf: 1481959 bytes, checksum: ddf79d2fa9222fdebd9ddefc24d9cc18 (MD5)
Previous issue date: 2011-12-19 / Conselho Nacional de Pesquisa e Desenvolvimento Científico e Tecnológico - CNPq / The objective of this study was to establish a consistent environmental
stratification for the region of soybean cropping in Central Brazil, based on genotype by
environment (GE) interaction analysis. For this, yield data from variety trials conducted by
Embrapa Cerrados in partnership with others Brazilian institutions, during seven growing
seasons (2002/03 to 2008/09), were used. The study covered six experimental sets that
were related to the genotypes of three maturity groups (early, medium and late), and two
commercial groups (soybean conventional and transgenic RR), totaling 559 trials analyzed.
The statistical treatment of data was performed in two stages: first, analyses of variance
were performed for each experiment, from which the estimates of treatment mean
(combination of genotype and environment) were obtained. In the second stage the joint
and GE interaction analyses were performed. Thus, the yield mean of each genotype in
each environment were submitted to the AMMI analysis (Additive Main effects and
Multiplicative Interaction model), that led to choose a model with only one principal
component (AMMI1). As result of this analysis, the genotypes and environments were
jointly represented in a scatter plot called biplot (graph that display the rows and columns
of a matrix; in this case, genotypes and environments are marginal in this table). To stratify
the target region, the approach of winner genotypes (Gauch & Zobel, 1997; Crop Sci. 37:
311-326) was used. In this approach each stratum is composed by locations that shared a
same winner genotype (one that is the higher yielding mean ranking of a location). In the
AMMI1 biplot, the boundaries of each stratum were identified by horizontal lines drawn
from the ordinate points (scores) corresponding to the environment of transition between
two strata, which are characterized by their winner genotypes. With this information, the
environmental strata were established for each growing year and experimental set. The
maturity groups of assessed lines determined the environmental stratification obtained.
Thus, the following locations were grouped to other localities, presenting a characteristic
of redundancy: a) early maturity group (seven strata): (Campo Novo do Parecis, Maracajú,
São Miguel do Araguaia, Tangará da Serra); (Conquista, Nuporanga, Sidrolândia, Sorriso);
(Cristalina, Iraí, Sacramento); (Montividiu, Sonora, Tapurah); (Capinópolis, Senador
Canedo); (Guaíra, Morro Agudo); and (Lucas do Rio Verde, Sapezal); b) medium maturity
group (four strata): (Anápolis, Montividiu, Tangará da Serra); (Barreiras, Campo Novo do
Parecis, Uberaba-Chapadões); (Chapadão do Sul, Conquista, Maracajú, Sonora); and (São
Gabriel, Sorriso, Uberaba-Epamig); c) late maturity group (five strata): (Campo Novo do
Parecis, Planaltina, Senador Canedo, Tapurah); (Iraí, Sacramento, Sonora); (Lucas do Rio
Verde, Sorriso); (Goiatuba, Tangará da Serra); and (Barreiras, São Desidério). Were also
identified key-locations to conduct the trials in the final stage of genotypic evaluation
(advanced variety trials): a) early maturity group: Anápolis, Barretos, Campos de Júlio,
Capinópolis, Chapadão do Céu, Chapadão do Sul, Goiatuba, Igarapava, Jataí, Luziânia,
Morro Agudo, Planaltina, Primavera do Leste, Sacramento, São Gabriel do Oeste, São
Miguel do Araguaia, Sapezal, Sidrolândia, Sonora, Uberaba-Chapadões, Uberaba-Epamig
e Unaí;b) medium maturity group: Barreiras, Barretos, Campo Alegre, Campos de Júlio,Capinópolis, Chapadão do Céu, Chapadão do Sul, Cristalina, Goiatuba, Iraí, Jataí, Lucas
do Rio Verde, Luziânia, Montividiu, Perolândia, Planaltina, Primavera do Leste, Rio
Verde, Sacramento, São Desidério, Senador Canedo, Sorriso e Unaí; c) late maturity
group: Anápolis, Campo Alegre, Campo Novo do Parecis, Campos de Júlio, Capinópolis,
Chapadão do Céu, Chapadão do Sul, Cristalina, Goiatuba, Jataí, Luziânia, Montividiu,
Primavera do Leste, Rio Verde, São Desidério, São Gabriel do Oeste, Sonora, Sorriso,
Uberaba-Chapadões, Uberaba-Epamig e Unaí. Finally, among the locations recommended
for the network of advanced trials, one was also appointed as key-location to conduct the
initial stages of genotypes assessment in each maturity group. The locations Campos de
Júlio (to early group), Rio Verde (medium and late groups) were in order indicated because
resulted the best rankings of the winner genotypes through the target region. / O objetivo deste estudo foi estabelecer uma estratificação ambiental
consistente para a região de cultivo comercial da soja, no Brasil Central, a partir de análise
da interação entre genótipos e ambientes (GxA). Para isso, foram utilizados dados de
produtividade de grãos, provenientes de ensaios de Valor de Cultivo e Uso (VCU)
conduzidos pela Embrapa Cerrados, em parceria com outras instituições de pesquisa na
região, durante sete anos agrícolas (2002/03 a 2008/09). O estudo envolveu seis conjuntos
experimentais, correspondentes aos genótipos de três grupos de maturação (precoce, médio
e tardio) e dois grupos comerciais (soja convencional e transgênica RR), totalizando 559
ensaios analisados. O tratamento estatístico dos dados foi feito em duas etapas: na
primeira, foram realizadas análises de variância para cada experimento; e, a partir disto,
estimaram-se as médias dos tratamentos (combinação entre genótipos e ambientes). A
segunda etapa correspondeu às análises conjuntas da variação. Nessa etapa, as médias de
produtividade de cada genótipo em cada ambiente foram submetidas à análise AMMI
(Additive Main Effects and Multiplicative Interaction Model); e, neste caso, o modelo com
apenas um eixo principal (AMMI1) foi o escolhido. Por último, os genótipos e os
ambientes foram representados de forma conjunta em gráfico de dispersão denominado
biplot (gráfico que representa as linhas e as colunas de uma matriz; neste caso, genótipos e
ambientes estão nas marginais dessa tabela). Para a estratificação da região alvo, foi
utilizada a abordagem de genótipos vencedores (Gauch & Zobel, 1997; Crop Sci. 37: 311-
326). Neste método, cada estrato é formado pelos locais que compartilham um mesmo
genótipo vencedor (aquele que lidera a classificação de produtividades médias num dado
local). No biplot AMMI1, os limites de cada estrato foram identificados por linhas
horizontais, traçadas a partir dos pontos (escores) de ordenadas correspondentes aos
ambientes de transição entre dois estratos, os quais são caracterizados pelos respectivos
genótipos vencedores. De posse dessas informações, os estratos ambientais foram
determinados para cada ano agrícola e conjunto experimental. O zoneamento ambiental
ficou condicionado ao grupo de maturação das linhagens avaliadas. Assim, os seguintes
locais agruparam-se a outras localidades, apresentando, portanto, característica de
redundância: a) ciclo precoce (sete estratos): (Campo Novo do Parecis, Maracajú, São
Miguel do Araguaia, Tangará da Serra); (Conquista, Nuporanga, Sidrolândia, Sorriso);
(Cristalina, Irai, Sacramento); (Montividiu, Sonora, Tapurah); (Capinópolis, Senador
Canedo); (Guaíra, Morro Agudo); e (Lucas do Rio Verde, Sapezal); b) ciclo médio (quatro
estratos): (Anápolis, Montividiu, Tangará da Serra); (Barreiras, Campo Novo do Parecis,
Uberaba-Chapadões); (Chapadão do Sul, Conquista, Maracajú, Sonora); e (São Gabriel,
Sorriso, Uberaba-Epamig); c) ciclo tardio (cinco estratos): (Campo Novo do Parecis,
Planaltina, Senador Canedo, Tapurah); (Iraí, Sacramento, Sonora); (Lucas do Rio Verde,
Sorriso); (Goiatuba, Tangará da Serra); e (Barreiras, São Desidério). Foram, ainda,
identificados os locais-chave para a condução dos ensaios na fase final da avaliação
(ensaios de VCU): a) ciclo precoce: Anápolis, Barretos, Campos de Júlio, Capinópolis,
Chapadão do Céu, Chapadão do Sul, Goiatuba, Igarapava, Jataí, Luziânia, Morro Agudo,
Planaltina, Primavera do Leste, Sacramento, São Gabriel do Oeste, São Miguel do
Araguaia, Sapezal, Sidrolândia, Sonora, Uberaba-Chapadões, Uberaba-Epamig e Unaí; b)
ciclo médio: Barreiras, Barretos, Campo Alegre, Campos de Júlio, Capinópolis, Chapadão
do Céu, Chapadão do Sul, Cristalina, Goiatuba, Iraí, Jataí, Lucas do Rio Verde, Luziânia,
Montividiu, Perolândia, Planaltina, Primavera do Leste, Rio Verde, Sacramento, São
Desidério, Senador Canedo, Sorriso e Unaí; c) ciclo tardio: Anápolis, Campo Alegre,
Campo Novo do Parecis, Campos de Júlio, Capinópolis, Chapadão do Céu, Chapadão do
Sul, Cristalina, Goiatuba, Jataí, Luziânia, Montividiu, Primavera do Leste, Rio Verde, São
Desidério, São Gabriel do Oeste, Sonora, Sorriso, Uberaba-Chapadões, Uberaba-Epamig e
Unaí. Por fim, entre os locais recomendados para a rede de ensaios de VCU, em cada
grupo de maturação, indicou-se também um local-chave para a condução das fases iniciais
do processo de avaliação. Os locais Campos de Júlio (para o grupo precoce) e Rio Verde
(grupos médio e tardio) foram, então, indicados por resultarem nas melhores classificações
dos genótipos vencedores ao longo da região alvo do estudo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.bc.ufg.br:tde/2937 |
| Date | 19 December 2011 |
| Creators | Branquinho, Rodrigo Gomes |
| Contributors | Duarte, João Batista, Duarte, João Batista, Chaves, Lázaro José, Melo, Patrícia Guimarães Santos, Pacheco, Roberto Miranda |
| Publisher | Universidade Federal de Goiás, Programa de Pós-graduação em Agronomia (EAEA), UFG, Brasil, Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos - EAEA (RG) |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFG, instname:Universidade Federal de Goiás, instacron:UFG |
| Rights | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/, info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | 842119561133988381, 600, 600, 600, 600, 4500684695727928426, -7397920248419280716, -2555911436985713659, ALLARD, R. W.; BRADSHAW, A. D. Implications of genotype-environmental interactions in applied plant breeding. Crop Science, Madison, v. 4, n. 2, p. 503-508, 1964. ALLIPRANDINI, L. F.; TOLEDO, J. F. F. de; FONSECA JR., N.; ALMEIDA, L. A. de; KIIHL, R. A. de S. Efeitos da interação genótipos x ambiente sobre a produtividade da soja no estado do Paraná. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 29, n. 9, p. 1433- 1444, 1994. ALLIPRANDINI, L. F.; TOLEDO, J. F. F. de.; FONSECA JUNIOR, N. S.; KIIHL, R. A. De S.; ALMEIDA, L. A. de. Ganho genético em soja no Estado do Paraná, via melhoramento no período de 1985/86 a 1989/90. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 28, n. 4, p. 489-497, 1993. ANNICCHIARICO, P. Genotype x environment interaction: Challenges and opportunities for plant breeding and cultivar recommendations. Rome: Food and Agriculture Organization, 2002, 105 p.. ARANTES, N. E. Interação genótipos x ambiente e estudo de alternativas para seleção de variedades de soja (Glycine max (L.) Merrill), com base em testes regionais. 1979. 65 p. Dissertação (Mestrado em Agronomia: Genética e Melhoramento de Plantas)– Universidade Federal de Viçosa, Viçosa, 1979. BARROS, H. B.; SEDIYAMA, T.; CRUZ, C. D.; TEIXEIRA, R. C.; REIS, M. S. Análise de adaptabilidade e estabilidade em soja (Glycine max L.) em Mato Grosso. Ambiência, Guarapuava, v. 6, n. 1, p. 75-88, 2010. BECKER, H. C. Correlation among some statistical measures of phenotypic stability. Euphytica, Wageningen, v. 30, n. 1, p. 835-840, 1981. BONATO, E. R. Estabilidade fenotípica da produção de grãos de dez cultivares de soja (Glycine max (L.) Merrill) nas condições do Rio Grande do Sul. 1978. 75 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia: Genética e Melhoramento de Plantas)–Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 1978. BRANDÃO, A. S. P.; REZENDE, G. C., MARQUES, R. W. C. M. Crescimento agrícola no Brasil no período 1999-2004: explosão da soja e da pecuária bovina e seu impacto sobre o meio ambiente. Disponível em: < http://www.ipea.gov.br>. Acesso em: 23 jun. 2011. BRASIL. Ministério da Agricultura, Pecuária e Abastecimento. Requisitos mínimos para determinação do valor de cultivo e uso de soja (Glicine max), para a inscrição no registro nacional de cultivares – RNC. Brasília: MAPA, 1998. Anexo VI. BRASIL, E. M.; CHAVES, L. J. Utilizacion de um modelo cuadratico para el estúdio de la respuesta de cultivares a la variacion ambiental. In: Congresso Latino-Americano de Genética, 2, 1994, Monterrey. Memorias. Monterrey: Asociacion Lationo Americana de Genetica, 1994, p. 616. CARPENTIERI-PÍPOLO, V.; ALMEIDA, L. A.; KIIHL, R. A. S.; ROSOLEM, C. A. Inheritance of long juvenile period under short day conditions for the BR80-6778 soybean (Glycine max (L.) Merrill) line. Euphytica, v. 112, n. 2, p. 203-209, 2000. CALVO, E. S.; KIIHL, R. A. S. Melhoramento genético: de onde partimos e para onde vamos. Visão agrícola, Piracicaba, v. 5, n. 5, p. 50-53, 2006. CARVALHO, C. G. P. de; ARIAS, C. A. A.; TOLEDO, J. F. F. de; ALMEIDA, L. A. de; KIIHL, R. A. de; OLIVEIRA, M. F. de. Interação genótipo x ambiente no desempenho produtivo da soja no Paraná. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 37, n. 7, p. 989-1000, 2002. CARVALHO, C. G. P. de; ARIAS, C. A. A.; TOLEDO, J. F. F. de; ALMEIDA, L. A. de; KIIHL, R. A. S.; OLIVEIRA, M. F. de; HIROMOTO, D. M.; TAKEDA, C. Proposta de classificação dos coeficientes de variação em relação à produtividade e altura da planta de soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 38, n. 2, p. 187-193, 2003. CARVER, B. F.; BURTON, J. W.; CARTER, T. E.; WILSON, R. F. Response to environmental variation of soybean lines selected for altered unsaturated fatty acid composition. Crop Science, Madison, v. 26, n. 6, p. 1176-1181, 1985. CHAVES, L. J. Interação de genótipos com ambientes. In: NASS, L. L.; VALOIS, A. C. C.; MELO, I. S.; VALADARES-INGLIS, M. C. (Ed.). Recursos genéticos & melhoramento: Plantas, Rondonópolis: Fundação MT, 2001. p. 673-713. CHAVES, L. J.; VENCOVSKY, R.; GERALDI, I.O. Modelo não-linear aplicado ao estudo da interação genótipo x ambiente em milho. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 24, n. 2, p. 259-268, 1989. COMSTOCK, R. E.; MOLL, R. H. Genotype x environment interactions: statistical and plant breeding. National Academy of Sciences, Washington, v. 82, n. 2, p. 164-96, 1963. CORNELIUS, P. L.; SEYEDSADR, M.; CROSSA, J. Using the shifted multiplicative model to search for “separability” in crop cultivar trial. Theoretical and Applied Genetics, Berlin, v. 84, n. 2, p. 161-172, 1992. CORREIA, W. R. Adaptabilidade e estabilidade de genótipos de soja em Minas Gerais. 2007. 29 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia: Fitotecnia)–Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2007. CRUZ, C. D.; CARNEIRO, C. S. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa: UFV, 2006. 585 p. CRUZ, C. D.; CASTOLDI, F. Decomposição da interação genótipos x ambientes em partes simples e complexa. Revista Ceres, v. 38, n. 219, p. 422-430, 1991. CRUZ, C. D.; REGAZZI, A. J. Modelos biométricos aplicados ao melhoramento genético. Viçosa: UFV, 1994. 390 p. CRUZ, C. D.; TORRES, R. A. de A.; VENCOVSKY, R. An alternative approach to the stability analysis proposed by Silva e Barreto. Revista Brasileira de Genética, Ribeirão Preto, v. 12, n. 1, p. 567-580, 1989. CUCOLOTTO, M.; PÍPOLO, V. C.; GARBUGLIO, D. D.; FONSECA, N. S.; DESTRO, D.; KAMIKOGA, M. K. Genotype x environment interaction in soybean: evaluation through three methodologies. Crop Breeding and Applied Biotechnology, v. 7, n. 3, p. 270-277, 2007. DUARTE, J. B. Estudo da adaptabilidade e estabilidade fenotípica em cultivares de feijão mulatinho (Phaseolus vulgaris L.). 1988. 155 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia: Genética e Melhoramento de Plantas)–Escola de Agronomia, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 1988. DUARTE, J. B.; ROLIM, R. B.; OLIVEIRA, P. M. F. de; SOUZA, J. R. de. Adaptabilidade e estabilidade de rendimento de genótipos de soja (Glicine max (L.) Merrill) nas condições de Goiás e Distrito Federal. Anais da Escola de Agronomia e Veterinária, v. 24, n. 1, p. 90-109, 1994. DUARTE, J. B.; VENCOVSKY, R. Interação genótipos x ambientes: uma introdução à análise "AMMI”. Ribeirão Preto: Sociedade Brasileira de Genética, 1999. 60p. DUARTE, J. B.; ZIMMERMANN, M. J. O. Adaptabilidade e estabilidade de rendimento de genótipos de feijoeiro comum. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 29, n. 1, p. 25-32, 1994. EBDON, J. S.; GAUCH, H. G. Additive main effect and multiplicative interaction analysis of national turfgrass performance trial: ii cultivar recommendation. Crop Science, Madison, v. 42, n. 3, p. 497-506, 2002. EBERHART, S. A.; RUSSELL, W. A. Stability parameters for comparing varieties. Crop Science, Madison, v. 6, n. 1, p. 36-40, 1966. FELIPE, C. R. P.; DUARTE, J. B.; CAMARANO, L. F. Estratificação ambiental para avaliação e recomendação de variedades de milho no estado de Goiás. Pesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia, v. 40, n. 2, p. 186-199, 2010. FINLAY, K. W.; WILKINSON, G. N. The analysis of adaptation in a plant breeding programme. Journal of Agricultural Research, Lahore, v. 14, n. 6, p. 742-754, 1963. FOX, P. N.; SKOVMAND, B. K.; THOMPSON, H. J.; BRAUN, H. J.; CORMIER, R. Yield and adaptation of hexaploid spring triticale. Euphytica, Wageningen, v. 47, n. 1, p. 57-64, 1990. FREITAS, M. C. M. A cultura da soja no Brasil: o crescimento da produção brasileira e o surgimento de uma nova fronteira agrícola. Enciclopédia Biosfera, Goiânia, v. 7, n. 12, 2011. 12 p. GAUCH, H. G. Model selection and validation for yield trials with interaction. Biometrics, v. 44, n. 4, p. 705-715, 1988. GAUCH, H. G. Statistical analysis of regional yield trials: AMMI Analysis of Factorial Designs. New York: Elsevier Science Publishers B.V., 1992. 278 p. GAUCH, H. G. Statistical analysis of yield trial by AMMI and GGE. Crop Science, v. 46, n. 3, p. 1488-1500, 2006. GAUCH, H. G. J; PIEPHO, H. P.; ANNICCHIARICO, P. Statistical analysis of yield trials by AMMI and GGE: further considerations. Crop Science, v. 48, n. 2, p. 866-889, 2008. GAUCH, H. G.; ZOBEL, R. W. Predictive and postdictive success of statistical analysis of yield trials. Theoretical Applied of Genetics, Berlin, v. 76, n. 1, p. 1-10, 1988. GAUCH, H. G.; ZOBEL, R.W. AMMI analysis of yield trials. In M.S. KANG, M. S. & GAUCH, H. G. (Ed.) Genotype-by-environment interaction. Boca Ration: CRC Press, 1996. p. 85-122. GAUCH, H. G.; ZOBEL, R. W. Identifying mega-environment and targeting genotypes. Crop Science, Madison, v. 37, n. 2, p. 311-326, 1997. GERALDI, I. O. O processo de seleção e avaliação de linhagens. Visão agrícola, Piracicaba, v. 5, n. 5, p. 54-55, 2006. GRAVOIS, K. A.; MOLDENHAUER, K. A.K.; ROIIMAN, P. C. Gentic and genotype x environment effects for rough rice and head rice yields. Crop Science, Madison, v. 31, n. 4, p. 907-911, 1991. GURMU, F.; MOHAMMED, H.; ALEMAW, G. Genotype x environment interactions and stability of soybean for grain yield and nutrition quality. African Crop Science Journal, Kampala v. 17, n. 2, p. 87-99, 2009. HIROMOTO, D. M.; VELLO, N. A. The genetic base of brasilian soybean (Glycine max (L.) MERRILL) cultivars. Revista Brasileira de Genética, v. 9, n. 2, p. 295-306, 1986. HORNER, T. W.; FREY, Y.J. de O. Selection of location for common bean (Phaseolus vulgaris L.). Agronomy Journal, Madison, v. 49, n. 6, p. 313-315, 1957. HUEHN, M. Nonparametric measures of phenotypic stability. Part 1 and 2: theory and applications. Euphytica, Wageningen, v. 47, n. 3, p. 189-194; 195-201, 1990. KANG, M. S.; HARVILLE, B. G.; GORMAN, D. P. Contribution of weather variables to genotype x environment interaction in soybean. Field Crops Research. Amsterdam, v. 21, n. 2, p. 297-300, 1989. LAVORANTI, O. J. Estabilidade e adaptabilidade fenotípica através da reamostragem “bootstrap” no modelo AMMI. 2003. 166 p. Tese (Doutorado em Agronomia: Estatística e Experimentação Agronômica)–Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2003. LAVORANTI, O. J.; LINS, A. C.; SILVA, H. D. da; FERREIRA, C. A. Modelagem AMMI para estudos de interação em modelos estatísticos de efeitos fixos. Colombo: Embrapa Florestas, 2004. 7 p. (Comunicado Técnico, 124). LIMA, W. F.; PÍPOLO, A. E.; MOREIRA, J. U. V.; CARVALHO, C. G. P. de; PRETE, C. E. C.; ARIAS, A. A. A.; OLIVEIRA, M. F. de; SOUZA, G. E. de; TOLEDO, J. F. F. de. Interação genótipo-ambiente de soja convencional e transgênica resistente a glifosato, no estado do Paraná. Pesquisa agropecuária brasileira, Brasília, v. 43, n. 6, p. 729-736, 2008. LIN, C. S.; BINNS, M. R. A superiorty measure of cultivar performance for cultivar x location data. Canadian Journal of Plant Science, Manitoba, v. 68, n. 1, p. 193-198, 1988. LIN, C. S. & BINNS, M.R. Genetic properties of four tipes of stability parameter. Tag Theoretical and Applied Genetics, Berlin, v. 82, n. 4, p. 505-509, 1991. MAGARI, R.; KANG, M. S. SAS–STABLE: Stability analysis of balanced and unbalanced data. Agronomy Journal, Madison, v. 89, n. 6, p. 929–932, 1997. MAIA, M. C. C.; VELLO, N. A.; ROCHA, M. M.; PINHEIRO, J. B.; SILVA, N. F. S. Adaptabilidade e estabilidade de linhagens experimentais de soja selecionadas para caracteres agronômicos através de método uni-multivariado. Bragantia, Campinas, v. 65, n. 2, p. 215-22, 2006. MARANHA, F. G. C. B. Estratificação ambiental para avaliação de genótipos de algodoeiro no estado de Mato Grosso. 2005. 63 f. Tese (Doutorado em Agronomia: Genética e Melhoramento de Plantas)–Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2005. MARTINS, A. S. Aplicação de sistema de informações geográficas no estudo da interação de genótipos com ambientes. 2004. 312p. Dissertação (Mestrado em Agronomia: Genética e Melhoramento de Plantas)–Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2004. MENDONÇA, O; CARPENTIERI-PÍPOLO, V.; GARBUGLIO, D. D.; FONSECA JUNIOR, N. S. Análise de fatores e estratificação ambiental na avaliação da adaptabilidade e estabilidade em soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 42, n. 11, p. 1567- 1575, 2007. MOLINA, L. M. Um estudo sobre métodos estatísticos na avaliação de interação genótipo x ambiente em linhagens de arroz (Oryza sativa L). 2007. 68 f. Dissertação (Mestrado em Agronomia: Genética e Melhoramento de Plantas)–Faculdade de Ciências Agrárias e Veterinárias, Universidade Estadual de São Paulo, Jaboticabal, 2007. OLIVEIRA, A. B. de; DUARTE, J. B.; PINHEIRO, J. B. Emprego da análise AMMI na avaliação da estabilidade produtiva em soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 38, n. 3, p. 357-364, 2003. OLIVEIRA, A. B. de; DUARTE, J. B.; CHAVES, L. J.; COUTO, M. A. Environmental and genotypic factors associated with genotype by environment interactions in soybean. Crop Breeding and Applied Biotechnology, Viçosa, v. 6, n. 1, p. 79-86, 2006. PACHECO, R. M. Estratificação de ambientes em cerrados do Brasil Central para fins de seleção e recomendação de cultivares de soja. 2004. 173 f. Tese (Doutorado em Agronomia: Genética e Melhoramento de Plantas)–Escola de Agronomia e Engenharia de Alimentos, Universidade Federal de Goiás, Goiânia, 2004. PACHECO, R. M.; DUARTE, J. B.; ASSUNÇÃO, M. S.; NUNES, J. CHAVES, A. A. P. Zoneamento e adaptação produtiva de genótipos de soja de ciclo médio de maturação para Goiás. Pesquisa Agropecuária Tropical, Goiânia, v. 33, n. 1, p. 23-27, 2003. PACHECO, R. M.; DUARTE, J. B.; SOUZA, P. I. M.; ABUD, S.; NUNES JÚNIOR, J. Key locations for soybean genotype assessment in Central Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 44, n. 5, p. 478-486, 2009. PEREIRA, D. G.; SEDIYAMA, T.; CRUZ, C. D.; REIS, M. S.; GOMES, J. L. L.; TEIXEIRA, R. C.; NOGUEIRA, A. P. O. Adaptabilidade e estabilidade de genótipos de soja avaliados para resistência ao oídio. Ciência Rural, Santa Maria, v. 38, n. 7, p. 1836- 1842, 2008. PIEPHO, H. P. Analysis of genotype by environment interaction and phenotypic stability. In: KANG, M. S.; ZOBEL JR., H. G. Genotype by Environment interaction, Boca Raton: CRC Press, 1996. p. 151-174. PIMENTEL-GOMES, F Curso de estatística experimental. Piracicaba, v. 15, 2009. 451 p. PLAISTED, R. L.; PETERSON, L. C. A technique for evaluating the ability of selections to yield consistently in different locations or seasons. American Potato Journal, Orono, v. 36, n. 11, p. 381-385, 1959. PRADO, E. E. do; HIROMOTO, D. M.; GODINHO, V. P. C.; UTUMI, M. M.; RAMALHO, A. R. Adaptabilidade e estabilidade de cultivares de soja em cinco épocas de plantio no cerrado de Rondônia. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 36, n. 4, p. 625-635, 2001. PRIOLLI, R. H. G.; MENDES, C. T. Jr.; SOUSA, S. M. B.; SOUSA, N. E. A.; CONTEL, E. P. B. Diversidade genética da soja entre períodos e entre programas de melhoramento no Brasil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 39, n. 10, p. 967-975, 2004. R DEVELOPMENT CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. v. 2.10.0. R Foundation for statistical computing, Vienna, Austria, 2009. Disponível em: <http://www.r-project.org/>. Acesso em: 09 jan. 2011. RAMALHO, M. A. P.; FERREIRA, D. F.; OLIVEIRA, A. C. de. Experimentação em genética e melhoramento de plantas. 2. ed. Lavras: Universidade Federal de Lavras, 2005. 322 p. RAMALHO, M. P.; SANTOS, J. B.; ZIMMERMANN, M. J. Genética quantitativa em plantas autógamas: aplicações ao melhoramento do feijoeiro. Goiânia: UFG, 1993. 271 p. RAO, M. S. S.; MULLINIX, B. G.; RANGAPPA, M.; CEBERT, E.; BHAGSARI, A. S.; SAPRA, V. T.; HOSHI, J. M.; DADSON, R. B. Genotype x environment interactions and yield stability of food-grade soybean genotypes. Agronomy Journal, Madison, v. 94, n. 1, p. 72-80, 2002. ROCHA, M. M. Seleção de linhagens experimentais de soja para adaptabilidade e estabilidade fenotípica. 2002. 173 p. Tese (Doutorado em Agronomia: Genética e Melhoramento de Plantas)–Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2002. ROCHA, M. M.; VELLO, N. A. Interacão genótipos e locais para rendimento de grãos de linhagens de soja com diferentes ciclos de maturação. Bragantia, Campinas, v. 58, n. 1, p. 69-81, 1999. ROCHA, M. M.; VELLO, N. A.; MAIA, M. C. C.; LOPES, A. C. A. Magnitude da interação genótipos x ambientes para o caráter teor de óleo em linhagens de soja. Revista Brasileira de Oleaginosas e fibrosas, Campina Grande, v. 6, n. 3, p. 617-625, 2002. ROSSE, L. N.; VENCOVSKY, R. Modelo de regressão não-linear aplicado ao estudo da estabilidade fenotípica de genótipos de feijão no estado do Paraná. Bragantia, Campinas, v. 59, n. 1, p. 99-107, 2000. SEDIYAMA, T.; TEIXEIRA, R. C.; REIS, M. S. Melhoramento da soja. In: BORÉM, A. (Ed.). Melhoramento de espécies cultivadas. 2. ed. Viçosa: UFV, 2005. v. 1, p. 553-604. SHUKLA, G. K. Some statistical aspects of partitioning genotype-environment components of variability. Heredity, Edinburgh, v. 29, n. 2, p. 237-45, 1972. SILVA, J. G. C. Análise de adaptabilidade por regressão segmentada com estimação da junção dos segmentos. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 33, n. 7, p. 1013-1029, 1998 SILVA, J. G. C.; BARRETO, J. N. Aplicação da regressão linear segmentada em estudos da interação genótipo x ambiente. In: Simpósio de Experimentação Agrícola, 1, 1985, Piracicaba. Anais... Piracicaba: ESALQ – USP, 1985. p. 49-50. SILVA, W. C. J.; DUARTE, J. B. Métodos estatísticos para estudo de adaptabilidade e estabilidade fenotípica em soja. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 41, n. 1, p. 23-30, 2006. STORCK, L.; VENCOVSKY, R. Stability analysis based on a bi-segmented discontinuous model with measurement errors in the variables. Revista Brasileira de Genética, Ribeirão preto, v. 17, n. 1, p. 75-81, 1994. TAI, G.C.C. Genotypic stability analyses and its application to potato regional trials. Crop Science, v. 2, n. 2, p. 184-194, 1971. TOLEDO, J. F. F. de; ALMEIDA, L. A. de; KIIHL, R. A. de. MENOSSO, O. G. Ganho genético em soja no Estado do Paraná, via melhoramento. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 25, n. 1, p. 89-94, 1990. TOLEDO, J. F. F. de; CARVALHO, C. G. P. de; ARIAS, C. A. A.; ALMEIDA, L. A. de; BROGIN, R. L.; OLIVEIRA, M. F. de; MOREIRA, J. U. V.; RIBEIRO, A. S.; HIROMOTO, D. M. Genotype and environment interaction on soybean yield in Mato Grosso state, Brazil. Pesquisa Agropecuária Brasileira, Brasília, v. 41, n. 5, p. 785-791, 2006. TOLER, J. E.; BURROWS, P. M. Genotypic performance over environmental arrays: a non-linear grouping protocol. Journal of Applied Statistics, Abingdon, v. 25, n. 1, p. 131-143, 1998. VENCOVSKY, R.; BARRIGA, P. Genética biométrica no fitomelhoramento. Ribeirão: Sociedade Brasileira de Genética, 1992, 496 p. VENCOVSKY, R.; TORRES, R. A. A. Estabilidade geográfica temporal de algumas cultivares de milho. In: Congresso Nacional de Milho e Sorgo, 16, 1988, Belo Horizonte. Anais... Sete Lagoas: EMBRAPA - CNPMS, 1988. p. 294-300. VERMA, M. M.; CHAHAL, G. S.; MURTY, B. R. Limitations of conventional regression analysis, a proposed modification. Theoretical and Applied Genetics, Berlin, v. 53, n. 1, p. 89-91, 1978. WRICKE, G. Zur berechning der okovalenz bei sommerweizen und hafer. Pflanzenzuchtung, Berlin, v. 52, n. 1, p. 127-138, 1965. WRICKE, G.; WEBER, E. W. Quantitative genetics and selection in plant breedings. Berlin: Walter de Gruyter, 1986, 406 p. WYSMIERSKI, P. T. Contribuição genética dos ancestrais da soja às cultivares brasileiras. 2010. 99 p. Dissertação (Mestrado em Ciências: Genética e Melhoramento de Plantas)–Escola Superior de Agricultura “Luiz de Queiroz”, Universidade de São Paulo, Piracicaba, 2010. YAN, W.; HUNT, L. A.; SHENG, Q.; SZLAVNICS, Z. Cultivar evaluation and megaenvironment investigation based on the GGE biplot. Crop Science, Madison, v. 40, n. 3, p. 596-605, 2000. YAN, W. ; KANG, M. S. ; MA, B.; WOODS, S. ; CORNELIUS, P. L. GGE Biplot vs. AMMI analysis of genotype-by-environment data. Crop Science, v. 47, n. 2, p. 643-655, 2007. YAN, W.; RAJCAN, I. Prediction of cultivar performance based on single-versus multiple year tests in soybean. Crop Science, Madison, v. 43, n. 3, p. 549-555, 2003. ZHE, Y; LAUER, J; BORGES, R.; LEON, N de. Effects of genotype x environment interaction on agronomic traits in soybean. Crop Science, Madison, v. 60, n. 3, p. 696 – 702, 2010. |
Page generated in 0.0063 seconds